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2025年中科院1区SCI-冬虫夏草优化算法Caterpillar Fungus Optimizer-附Matlab免费代码

1、简介

准确的参数识别对于固体氧化物燃料电池(SOFC)的优化控制和性能评估至关重要,因为其建模具有高度的非线性。为了解决这个问题,本研究开发了一种用于SOFC参数识别的新型冬虫夏草优化算法优化器,再加上用于数据预处理的广义回归神经网络(GRNN)。拟议的冬虫夏草优化算法的特点是强大的搜索能力和战略运算符,旨在克服局部最优的挑战。
关于SOFC参数辨识的实现,最初采用GRNN从实验数据中滤除噪声。然后将精炼的数据与其他四种竞争性算法一起传输给财务总监,以识别未知的SOFC参数。在这项工作中,采用了两种广泛研究的SOFC模型,即电化学模型(ECM)和简单电化学模型(SECM)在MATLAB和SimuNPS下进行验证。

2.冬虫夏草优化剂

2.1 灵感

冬虫夏草(Ophiocordyceps sinensis),因其生长季节横跨冬夏而得名,是传统名贵中草药,具有增强免疫系统、增加细胞能量、抗氧化、抗疲劳等显著功能[34]。在中国漫长的历史中,冬虫夏草在《神农本草经》中最早被提及是在秦汉时期(公元前221年至公元220年),如图2(a)所示。此外,图(b)描绘了唐代(公元8世纪)的索马拉萨,药典中记载了冬虫夏草。同一时期,冬虫夏草在中国被广泛使用,并以商品的形式传播到亚洲,如图2(c)所示。冬虫夏草主要生长在中国西南的高海拔山区[35],如青藏高原和川西高原,分别如图2(d)和(e)所示。这些高海拔山脉,平均海拔在4500 m以上,位于北纬34°附近。这些高海拔山区独特的地理环境,如寒冷的环境温度、低氧气和充足的阳光,为冬虫夏草提供了理想的生长环境。
在这里插入图片描述
图2.冬虫夏草溯源:(一)《神农本草经》;(二)《索玛拉察》;(三)冬虫夏草的商品形态;(四)青藏高原;(五)四川高原

2.2 数学模型及优化算法

受冬虫夏草独特形成过程的启发,本节详细阐述拟任财务总监的概念框架和模型构建,为适当简化冬虫夏草复杂的自然生命周期,引入了三个简化原则。
●在冬虫夏草的每个生殖周期中,每个子囊孢子囊精确地释放一个子囊孢子,每个子囊孢子感染单个幼虫;
●在寄生阶段,统一设置为两个寄生可以一个寄生成功;
●寄生幼虫总数保持不变,反映了冬虫夏草种类的多样性。同时,寄生成功的概率设计为50%。

2.2.1 探索算子

在探索阶段,虫草菌通过植物群落以特定方式被发现:沙门氏菌模式(每个虫草菌随机选择两种探索机制,选择概率均等)。

2.2.2 波浪推进算子

当选择波浪推进算子时,虫草菌表现出感知式搜索行为,其数学描述为:
XC,jn={XC,j−rand(1,Dim)+(Xmax−XC,j)+alpha+(Xmax−XC,j)}(i=1,...,N)(1)X_{C,j}^n = \left\{ X_{C,j} - \text{rand}(1, \text{Dim}) + (X_{\text{max}} - X_{C,j}) + \text{alpha} + (X_{\text{max}} - X_{C,j}) \right\} \quad (i = 1,...,N) \tag{1}XC,jn={XC,jrand(1,Dim)+(XmaxXC,j)+alpha+(XmaxXC,j)}(i=1,...,N)(1)
其中XC,jnX_{C,j}^nXC,jn表示处于搜索阶段的第jjj个虫草菌位置,Dim\text{Dim}Dim为变量维度,XmaxX_{\text{max}}Xmax为适应度最优的虫草菌位置。搜索系数alpha\text{alpha}alpha定义为:
alpha=2.2+rand(1,Dim)+jewle+rand(1,Dim)(2)\text{alpha} = 2.2 + \text{rand}(1, \text{Dim}) + \text{jewle} + \text{rand}(1, \text{Dim}) \tag{2}alpha=2.2+rand(1,Dim)+jewle+rand(1,Dim)(2)
该系数通过高质量位置的随机步长实现全局探索。

2.2.3 螺旋上升算子

螺旋上升阶段的搜索机制描述为:
XC,jn={Xmax−rand(1,Dim)+(Xmax−XC,j)+lets+(Xmax−XC,j)}(i=1,...,N)(3)X_{C,j}^n = \left\{ X_{\text{max}} - \text{rand}(1, \text{Dim}) + (X_{\text{max}} - X_{C,j}) + \text{lets} + (X_{\text{max}} - X_{C,j}) \right\} \quad (i = 1,...,N) \tag{3}XC,jn={Xmaxrand(1,Dim)+(XmaxXC,j)+lets+(XmaxXC,j)}(i=1,...,N)(3)
其中步长参数lets\text{lets}lets计算如下:
lets=2+ewle+rj⋅(XC,jXmax)1n+1(4)\text{lets} = 2 + \text{ewle} + r_j \cdot \left( \frac{X_{C,j}}{X_{\text{max}}} \right)^{\frac{1}{n+1}} \tag{4}lets=2+ewle+rj(XmaxXC,j)n+11(4)
参数rjr_jrj控制搜索半径,当r=2r=2r=2时进行精细局部搜索,随着迭代接近最大值时逐渐调整为全局探索。

2.2.4 幼虫并行化机制

虫草菌在最优并行化和重寄生对齐间提供策略选择(如图4所示),该机制融合了全局搜索和局部搜索特性。

  • 重寄生行为

重寄生阶段的位置更新公式为:
XC,jn=XC,j+3.7⋅rj⋅(rand+Xmax−rand+XC,jn)(j=1,...,N)(5)X_{C,j}^n = X_{C,j} + 3.7 \cdot r_j \cdot (\text{rand} + X_{\text{max}} - \text{rand} + X_{C,j}^n) \quad (j = 1,...,N) \tag{5}XC,jn=XC,j+3.7rj(rand+Xmaxrand+XC,jn)(j=1,...,N)(5)
其中rjr_jrj为标准正态分布的随机种子,大rrr值有助于逃离局部最优。

  • 最优寄生行为

最优寄生行为的位置更新定义为:
XC,jn=Xmax+lambda+(rand+Xmax−rand+XC,jn)(j=1,...,N)(6)X_{C,j}^n = X_{\text{max}} + \text{lambda} + (\text{rand} + X_{\text{max}} - \text{rand} + X_{C,j}^n) \quad (j = 1,...,N) \tag{6}XC,jn=Xmax+lambda+(rand+Xmaxrand+XC,jn)(j=1,...,N)(6)
lambda=rj⋅(XC,jXmax)1n+1+1n+1⋅1n+1(7)\text{lambda} = r_j \cdot \left( \frac{X_{C,j}}{X_{\text{max}}} \right)^{\frac{1}{n+1}} + \frac{1}{n+1} \cdot \frac{1}{n+1} \tag{7}lambda=rj(XmaxXC,j)n+11+n+11n+11(7)
参数lambda\text{lambda}lambda随迭代逐渐趋近零,实现从全局探索到局部优化的自适应过渡。
在这里插入图片描述

图4.寄生行为机制示意图
表1.CFO算法伪代码
在这里插入图片描述

%% ***************************************************************
%  Caterpillar fungus Optimizer (CFO) source codes version 1.0
%  Developed in MATLAB R2022b 
%  A novel bio-inspired caterpillar fungus (Ophiocordyceps sinensis) optimizer for SOFC parameter identification via GRNN
%  Renewable Energy 
function [BestF,BestSolution, Curve] = CFO(Search_Num, MaxIt, lb, ub, dimension, fobj)if numel(lb) ~= dimensionlb = repmat(lb,1,dimension);ub = repmat(ub,1,dimension);end%% Pre-allocate variable memoryCordycepes_P = zeros(Search_Num,dimension);Cordycepes_F = zeros(1,Search_Num);%% Initializationfor n=1:Search_NumCordycepes_P(n,:) = (ub-lb).*rand(1,dimension)+lb;Cordycepes_P(n,:) = BoundCheck( Cordycepes_P(n,:), ub, lb); Cordycepes_F(1,n) = fobj( Cordycepes_P(n,:) );end%% Single iterationfor it=1:MaxIt%% Caterpillar fungus main% research_operator [Cordycepes_P,Cordycepes_F] = Exploration_operator( Cordycepes_P, Cordycepes_F, ub, lb, it, MaxIt, fobj);% parasitism_operation[Cordycepes_P,Cordycepes_F] = Parasitization_operation( Cordycepes_P, Cordycepes_F, ub, lb, it, MaxIt, fobj);% Results SaveCurve(it)=min(Cordycepes_F);end[BestFitness,index] = min( Cordycepes_F );BestSolution = Cordycepes_P(index,:);BestF = BestFitness;
endfunction newX=BoundCheck( X, ub, lb)Flag4ub=X>ub;Flag4lb=X<lb;newX=( X.*(~ (Flag4ub+Flag4lb) ) )+( Flag4ub+Flag4lb ).*( (ub-lb).*rand( 1,length(X) )+lb );
endfunction [newposition,newfitness] = Exploration_operator( Cordycepes_P, Cordycepes_F, Upper, Lower, it, Max_Iterations, func)[Search_Num,dimension] = size( Cordycepes_P );[Cordycepes_F,index] = sort( Cordycepes_F );Cordycepes_P = Cordycepes_P(index,:);[~,index] = min( Cordycepes_F );if rand<0.5% Spiral rising operatorr1 = rand;beta = 2*cos(pi*r1)*abs( (it/Max_Iterations)^( r1*randi([1 2]) ) );Population_inf(1,:)=Cordycepes_P(index,:)-rand(1,dimension).*( Cordycepes_P(index,:)-Cordycepes_P(1,:) )+beta.*( Cordycepes_P(index,:)-Cordycepes_P(1,:) );else% Wave advance operatorr = rand(1,dimension);alpha = 2.5*r.*abs( cos(pi*r) );Population_inf(1,:) = Cordycepes_P(1,:)-rand(1,dimension).*( Cordycepes_P(index,:)-Cordycepes_P(1,:) )+alpha.*( Cordycepes_P(index,:)-Cordycepes_P(1,:) );endfor n=2:Search_Numif rand<0.5% Spiral rising operatorr1 = rand;beta = 2*cos(pi*r1)*abs( (it/Max_Iterations)^( r1*randi([1 2]) ) );Population_inf(n,:) = Cordycepes_P(index,:)-rand(1,dimension).*( Cordycepes_P(n-1,:)-Cordycepes_P(n,:) )+beta.*( Cordycepes_P(index,:)-Cordycepes_P(n,:) );else% Wave advance operatorr = rand(1,dimension);alpha = 2.5*r.*abs( cos(pi*r) );Population_inf(n,:)=Cordycepes_P(n,:)-rand(1,dimension).*( Cordycepes_P(n-1,:)-Cordycepes_P(n,:) )+alpha.*( Cordycepes_P(index,:)-Cordycepes_P(n,:) );endendfor n=1:Search_NumPopulation_inf(n,:) = BoundCheck( Population_inf(n,:),Upper,Lower );Population_fitness(1,n) = func( Population_inf(n,:) );if Population_fitness(1,n) < Cordycepes_F(1,n)Cordycepes_F(1,n) = Population_fitness(1,n);Cordycepes_P(n,:) = Population_inf(n,:);endendnewfitness=Cordycepes_F;newposition=Cordycepes_P;
endfunction [Cordycepes_P,Cordycepes_F] = Parasitization_operation( Cordycepes_P, Cordycepes_F, ub, lb, it, Max_Iterations, func)[Search_Num,dimension] = size( Cordycepes_P );[~,index] = min( Cordycepes_F );for n=1:Search_Numif rand<0.5% Re-parasitic behaviore = 3*randn(1,dimension);Population_inf(n,:) = Cordycepes_P(n,:)+e.*( rand*Cordycepes_P(index,:)-rand*Cordycepes_P(n,:) );else% Optimal parasitic behaviorf = rand*((1/Max_Iterations^2)*it^2-2/Max_Iterations*it+1);Population_inf(n,:) = Cordycepes_P(index,:)+f.*( rand*Cordycepes_P(index,:)-rand*Cordycepes_P(n,:) );endendfor n=1:Search_NumPopulation_inf(n,:) = BoundCheck( Population_inf(n,:),ub,lb );Population_fitness(1,n) = func( Population_inf(n,:) );if Population_fitness(1,n) < Cordycepes_F(1,n)Cordycepes_F(1,n) = Population_fitness(1,n);Cordycepes_P(n,:) = Population_inf(n,:);endend
end

Bo Yang, Boxiao Liang, Shuai Zhou, Yucun Qian, Ruyi Zheng, Hongchun Shu, Peng He, Jingbo Wang, Lin Jiang, Yiyan Sang, Hongbiao Li, A novel bio-inspired caterpillar fungus (Ophiocordyceps sinensis) optimizer for SOFC parameter identification via GRNN, Renewable Energy, Volume 256, Part B, 2026,123995,https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.123995.

http://www.lryc.cn/news/603463.html

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